Strukturgleichungsmodelle: Eine Einführung - Einzelansicht

Funktionen:

Veranstaltungsart	Seminar	Veranstaltungsnummer
SWS	2	Semester	SoSe 2017
Einrichtung	Department Erziehungswissenschaft - Erziehungswissenschaft	Sprache	deutsch
Weitere Links	Kommentar
Belegungsfrist	03.04.2017 - 20.05.2017 Belegung über PULS

Gruppe 1:

Vormerken: jetzt belegen / abmelden

		Tag	Zeit	Rhythmus	Dauer	Raum	Lehrperson	Ausfall-/Ausweichtermine	Max. Teilnehmer/-innen
	Seminar	Do	10:00 bis 12:00	wöchentlich	20.04.2017 bis 27.07.2017	2.24.1.78/79	Prof. Dr. Brunner	25.05.2017: Christi Himmelfahrt	20

Kommentar	Für weitere Informationen zum Kommentar, zur Literatur und zum Leistungsnachweis klicken Sie bitte oben auf den Link "Kommentar". Um das Zusammenspiel von Voraussetzungen, Prozessen und Ergebnissen von Bildung empirisch analysieren zu können, benötigt man theoretische und statistische Modelle. Strukturgleichungsmodelle sind hierfür eine statistische Methode der Wahl. Denn Strukturgleichungsmodelle ermöglichen es, theoriegeleitet sowohl Fragen zur Messung von Konstrukten aus der empirischen Bildungsforschung als auch Fragen zum Beziehungsgeflecht dieser Konstrukte simultan zu analysieren. In diesem Seminar werden wir die Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen erarbeiten und auf Datensätze der empirischen Bildungsforschung anwenden. Hierzu werden wir das R-Statistikpaket lavaan nutzen. Für die Arbeit an den Rechnern benötigen Sie einen individuellen Nutzer-Account. Ein solcher Nutzer-Account ist im Vorfeld zu beantragen, da sonst kein Zugriff auf die PCs im Pool besteht. Antragsformulare sind online verfügbar unter: http://www.uni-potsdam.de/fileadmin01/projects/quantmethoden/Benutzerantrag_PC-Pool_Haus_24.pdf oder bei der Pool-Aufsicht (Hr. E. Silva Cousino, Raum 2.24.1.76) erhältlich. Einzureichen sind die ausgefüllten Nutzeranträge ebenfalls bei Herrn E. Silva Cousino per E-Mail (cousino@uni-potsdam.de) in pdf- oder Bild-Format oder im Postkasten des Arbeitsbereiches Lauterbach.
Literatur	Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmit, M. J. (2010). Statistik und Forschungsmethoden. Weinheim: Beltz. Geiser, C. (2011). Datenanalyse mit Mplus: Eine anwendungsorientierte Einführung (2. Aufl.). VS Verlag für Sozialwissenschaften. Kline, R. B. (2010). Principles and practice of structural equation modeling (3rd ed.). New York: Guildford Press. McDonald, R. P. (2010). Structural models and the art of approximation. Perspectives on Psychological Science, 5, 675–686. McDonald, R. P., & Ho, M.-H. R. (2002). Principles and practice in reporting structural equation analyses. Psychological Methods, 7, 64–82.

Kommentar

Für weitere Informationen zum Kommentar, zur Literatur und zum Leistungsnachweis klicken Sie bitte oben auf den Link "Kommentar".

Um das Zusammenspiel von Voraussetzungen, Prozessen und Ergebnissen von Bildung empirisch analysieren zu können, benötigt man theoretische und statistische Modelle. Strukturgleichungsmodelle sind hierfür eine statistische Methode der Wahl. Denn Strukturgleichungsmodelle ermöglichen es, theoriegeleitet sowohl Fragen zur Messung von Konstrukten aus der empirischen Bildungsforschung als auch Fragen zum Beziehungsgeflecht dieser Konstrukte simultan zu analysieren. In diesem Seminar werden wir die Grundlagen von Strukturgleichungsmodellen erarbeiten und auf Datensätze der empirischen Bildungsforschung anwenden. Hierzu werden wir das R-Statistikpaket lavaan nutzen.

Für die Arbeit an den Rechnern benötigen Sie einen individuellen Nutzer-Account. Ein solcher Nutzer-Account ist im Vorfeld zu beantragen, da sonst kein Zugriff auf die PCs im Pool besteht. Antragsformulare sind online verfügbar unter: http://www.uni-potsdam.de/fileadmin01/projects/quantmethoden/Benutzerantrag_PC-Pool_Haus_24.pdf oder bei der Pool-Aufsicht (Hr. E. Silva Cousino, Raum 2.24.1.76) erhältlich. Einzureichen sind die ausgefüllten Nutzeranträge ebenfalls bei Herrn E. Silva Cousino per E-Mail (cousino@uni-potsdam.de) in pdf- oder Bild-Format oder im Postkasten des Arbeitsbereiches Lauterbach.

Literatur

Eid, M., Gollwitzer, M., & Schmit, M. J. (2010). Statistik und Forschungsmethoden. Weinheim: Beltz.
Geiser, C. (2011). Datenanalyse mit Mplus: Eine anwendungsorientierte Einführung (2. Aufl.). VS Verlag für Sozialwissenschaften.
Kline, R. B. (2010). Principles and practice of structural equation modeling (3rd ed.). New York: Guildford Press.
McDonald, R. P. (2010). Structural models and the art of approximation. Perspectives on Psychological Science, 5, 675–686.
McDonald, R. P., & Ho, M.-H. R. (2002). Principles and practice in reporting structural equation analyses. Psychological Methods, 7, 64–82.

Strukturbaum

Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2017 , Aktuelles Semester: SoSe 2024